对数据结构一点一小小的理解(七)——二叉树

作为一位大三的学生,近期在复习《数据结构与算法》这本教材;以下是我对复习内容的一点小小的理解,只是个人的部分观点,如有错误给您带来不便请您谅解

二叉树

二叉树:节点的个数是有限的,这些节点有以下的一些属性:①要么是空的(空二叉树)要么是多个(必定有个节点是根,剩下的又分为另外的俩/一颗二叉树)——递归的定义(定义中有二叉树,又出现了二叉树)
左子树/右子数:两个是完全分离的

见下图:
对数据结构一点一小小的理解(七)——二叉树_第1张图片
对图的解释:

A节点:根节点
左边为左子树,右边为右节点
子节点:由根延伸出来的都是子节点(B,C是A的孩子节点;E,F是C的孩子节点)
edge:父亲到孩子的那条线
anscestor:祖先节点(G的祖先节点:E,C,A)
path:路径:H:A->C->F->H
depth:深度:(A深度为0;B,C深度为1;D,E,F深度为2)
height:高度(有几层):4
level:层次=depth
leaf node:叶子节点:没有分叉的(D,G,H,I)
internal node:内部节点:除子节点之外的

对数据结构一点一小小的理解(七)——二叉树_第2张图片
是否为满二叉树:对于内部节点,他的孩子节点是满的,左右孩子都有。
完全二叉树:除了最底下那一层,都得满(下面的这个要从左边一波一波满过来)假设共有n个节点,他的构造方式就是从上到下从左到右一层一层一直把他填满

对数据结构一点一小小的理解(七)——二叉树_第3张图片
注:这俩玩意没有必然的联系哈

满二叉树的定理:在一棵非空的满二叉树里面,叶子节点的个数=内部节点个数+1:N0=N2+1(N0叶子节点,N2有两个孩子节点的节点的个数)

度:孩子节点的数目
推论:空的指针个数=节点个数+1

Binary tree node ADT

template <typename E> class BinNode{
publicvirtual E& element() = 0;//返回当前节点的值
    virtual void setElement(const E&) = 0;//给某个节点设个值
    virtual BinNode* left() const = 0;//返回左孩子
    virtual void detLeft(const E&)= 0;
}

二叉树的遍历

前序遍历(Preorder traversal):先根节点,在他的孩子节点。
V-Root L-Left child R-Right child

前序遍历:VLR VRL(先访问根节点,在访问孩子节点)
后序遍历:LRV RLV(先访问左右子树,在访问根)
中序遍历:LVR RVL(左中右,右中左)

对数据结构一点一小小的理解(七)——二叉树_第4张图片

//前序遍历
template 
void preorder(BinNode* root){
    if(root == NULL) return;//empty
    visit(root);
    preorder(root->left());
    preorder(root->right());
}

进来的时候不做检查(无法保证进来的时候跟是不是空,visit()会出错)

//中序遍历
template 
void inorder(BinNode* root){
    if(root == NULL) return;//empty
    preorder(root->left());
    visit(root);
    preorder(root->right());
}
//后序遍历
template 
void postorder(BinNode* root){
    if(root == NULL) return;//empty
    preorder(root->left());
    preorder(root->right());
    visit(root);
}
//统计节点数
template <typename E>
void count(BinNode<E>* root){
    if(root == NULL) 
        return 0;//empty
    return 1+  preorder(root->left());
               preorder(root->right());
}

由遍历序列建立原始的二叉树

由二叉树的前序序列中序序列可以唯一的确定一棵二叉树
由二叉树的后序序列中序序列可以唯一的确定一棵二叉树

由二叉树的前序序列后序序列 不可唯一 的确定一棵二叉树

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对数据结构一点一小小的理解(七)——二叉树_第6张图片

二叉树的存储

对数据结构一点一小小的理解(七)——二叉树_第7张图片

template Key,typename E>//一个是关键字一个是值
class BSTNode: public BinNode<E>{
private:
    Key k;//关键字
    E it;
    //两个指针 左右俩孩子
    BSTNode* ls;
    BSTNode* rc;
public:
    BSTNode(){
        lc = rc =NULL;
    }
    BSTNode(Key K,E e,BSTNode* l = NULL,BSTNode* r=NULL){
        k = K; it = e; lc = l; rc = r;
    }
    E& element(){return it;}
    void setElement(const E& e){ it = e;}
    Key& key(){ return k; }
    void setkey(const Key& K){ k = K;}
    inline BSTNode* left() const{ return lc;}
    void setLeft(BSTNode<E>* b){ lc = (BSTNode*)b;}
    bool isLeaf(){ return (lc == NULL) && (rc == NULL);}

};

Binary Search Trees 二叉查找树

二叉查找树:节点之间特征,若他为K,左子树所有节点都小于K,右子树的节点全都大于K。
对数据结构一点一小小的理解(七)——二叉树_第8张图片

BST ADT

templateKey,typename E>
class BST:public Dictionary<Key, E>{
private:
    BSTNode<Key, E>* root;
    int nodecount;
    void clearhelp(BSTNode<Key,E>*);
    BSTNode<Key,E>* inserthelp(BSTNode<Key,E>* const Key&, const E&);
    BSTNode<Key,E>* deletemin(BSTNode<Key,E>*);
    BSTNode<Key,E>* getmin(BSTNode<Key,E>*);

}

堆:heaps
小顶堆:每一个根节点的都比他的孩子节点都小
大顶堆:每一个根节点比他的孩子节点都大
完全二叉树最好的存储方法是数组
对数据结构一点一小小的理解(七)——二叉树_第9张图片


未完待续


以上是个人对这一部分的一点小小的理解。如有问题欢迎指正,在此感谢您对我的支持。联系方式:[email protected]

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